論文の概要: Predicting Organic-Inorganic Halide Perovskite Photovoltaic Performance from Optical Properties of Constituent Films through Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09638v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 18:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 08:06:02.291287
• Title: Predicting Organic-Inorganic Halide Perovskite Photovoltaic Performance from Optical Properties of Constituent Films through Machine Learning
• Title（参考訳）: 有機-無機ハロゲン化ペロブスカイト光起電力特性の予測と機械学習による構成膜の光学特性
• Authors: Ruiqi Zhang, Brandon Motes, Shaun Tan, Yongli Lu, Meng-Chen Shih, Yilun Hao, Karen Yang, Shreyas Srinivasan, Moungi G. Bawendi, Vladimir Bulovic,
• Abstract要約: 本研究では,3D/2D構造(FAMA)Pb(IBr)3/OABrハイブリッド有機無機ハロゲン化物ペロブスカイト(HOIP)太陽電池の電流電圧挙動をAM1.5照明下で正確に予測する機械学習手法を提案する。 我々のニューラルネットワークアルゴリズムは、数百のHOIP太陽電池からの応答の測定に基づいて訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.932295988013435
• License:
• Abstract: We demonstrate a machine learning (ML) approach that accurately predicts the current-voltage behavior of 3D/2D-structured (FAMA)Pb(IBr)3/OABr hybrid organic-inorganic halide perovskite (HOIP) solar cells under AM1.5 illumination. Our neural network algorithm is trained on measured responses from several hundred HOIP solar cells, using three simple optical measurements of constituent HOIP films as input: optical transmission spectrum, spectrally-resolved photoluminescence, and time-resolved photoluminescence, from which we predict the open-circuit voltage (Voc), short-circuit current (Jsc), and fill factors (FF) values of solar cells that contain the HOIP active layers. Determined average prediction accuracies for 95 % of the predicted Voc, Jsc, and FF values are 91%, 94% and 89%, respectively, with R2 coefficients of determination of 0.47, 0.77, and 0.58, respectively. Quantifying the connection between ML predictions and physical parameters extracted from the measured HOIP films optical properties, allows us to identify the most significant parameters influencing the prediction results. With separate ML-classifying algorithms, we identify degraded solar cells using the same optical input data, achieving over 90% classification accuracy through support vector machine, cross entropy loss, and artificial neural network algorithms. To our knowledge, the demonstrated regression and classification work is the first to use ML to predict device photovoltaic properties solely from the optical properties of constituent materials.
• Abstract（参考訳）: 我々は,3D/2D構造(FAMA)Pb(IBr)3/OABrハイブリッド有機無機ハロゲン化物ペロブスカイト(HOIP)太陽電池の電流電圧挙動をAM1.5照明下で正確に予測する機械学習(ML)手法を実証した。 提案するニューラルネットワークアルゴリズムは,光透過スペクトル,スペクトル分解フォトルミネッセンス,時間分解フォトルミネッセンスの3つの簡単な光学的計測値を用いて,数百個のHOIP太陽電池からの応答を測定する。 予測Voc, Jsc, FF値の95%の平均予測精度は, それぞれ91%, 94%, 89%であり, R2係数は0.47, 0.77, 0.58である。 計測されたHOIPフィルムの光学特性から抽出したML予測と物理パラメータの関連性を定量化することにより,予測結果に影響を与える最も重要なパラメータを同定することができる。 ML分類アルゴリズムを分離することにより、同じ光入力データを用いて劣化した太陽電池を識別し、サポートベクトルマシン、クロスエントロピー損失、人工ニューラルネットワークアルゴリズムを通じて90%以上の分類精度を達成する。 我々の知る限り、実証された回帰および分類作業は、構成材料の光学特性からのみデバイス光電特性を予測するのに初めてMLを使用したものである。

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